How To Automate AI-powered Decisions Responsibly And With Confidence

Julkaissut Platon

seuraajia: 0

Kaiken ympärillä olevan tekoälyn (AI) teknologian, kuten esim ChatGPT, kysymys kuuluu "miten voimme parhaiten hyödyntää näiden työkalujen tehoa liiketoiminnan tulosten saavuttamiseksi?"

Nykypäivän epävarmassa talousympäristössä vyöt kiristyvät kautta linjan, ja investointiprioriteetit ovat siirtymässä kaukaa haetuista kuukautisprojekteista käytännöllisiä, lyhyen aikavälin sovelluksia. Tämä lähestymistapa tarkoittaa, että etsitään mahdollisuuksia, joissa tekoälyä voidaan käytännössä soveltaa datalähtöisen päätöksenteon nopeuden ja laadun parantamiseen.

Pankeilla näitä mahdollisuuksia on monilla aloilla – luottotarjousten laajentamisesta ja asiakashoidon personoimisesta petosten havaitsemiseen ja riskitilien tunnistamiseen. Tiukasti säännellyllä rahoituspalvelualalla tekoälyn hyödyntäminen tämäntyyppisten päätösten automatisoimiseksi lisää kuitenkin riskiä ja monimutkaisuutta.

Tekoälypohjaisen päätöksenteon saaminen yritysten käsiin ja todellisten, merkityksellisten tulosten edistäminen teknologiatiimien on tarjottava oikeat puitteet tekoälymallien vastuulliseen kehittämiseen ja käyttöönottoon.

Mitä on vastuullinen tekoäly ja miksi se on niin tärkeä?

Vastuullinen tekoäly on standardi, jolla varmistetaan, että tekoäly on turvallinen, luotettava ja puolueeton. Se varmistaa, että tekoäly- ja koneoppimismallit (ML) ovat kestäviä, selitettäviä, eettisiä ja tarkastettavia.

Valitettavasti viimeisimpien tietojen mukaan Vastuullisen tekoälyn tila rahoituspalveluissa Raportin mukaan vaikka tekoälytuotteiden ja -työkalujen kysyntä on kasvussa, suurin osa (71 %) ei ole ottanut käyttöön eettistä ja vastuullista tekoälyä ydinstrategioissaan. Hälyttävintä on, että vain 8 % ilmoitti, että heidän tekoälystrategiansa ovat täysin kypsiä ja mallien kehitysstandardeja on jatkuvasti skaalattu.

Sääntelyvaikutusten lisäksi rahoituslaitoksilla on eettinen vastuu varmistaa, että heidän päätöksensä ovat oikeudenmukaisia ja puolueettomia. Kyse on oikeiden asioiden tekemisestä ja asiakkaiden luottamuksen ansaitsemisesta jokaisella päätöksellä. Tärkeä ensimmäinen askel on tulossa erittäin herkkä sille, kuinka tekoäly- ja ML-algoritmit vaikuttavat lopulta todellisiin ihmisiin loppupäässä.

Kuinka varmistaa, että tekoälyä käytetään vastuullisesti

Rahoituslaitosten on asetettava asiakkaidensa edut teknologiasijoituksissaan etusijalle.

Tämä tarkoittaa vankat mallinhallintakäytännöt, jotka takaavat yrityksen laajuisen läpinäkyvyyden ja kaikkien omaisuuserien tarkastettavuuden – ideoinnista ja testauksesta käyttöönoton ja tuotannon jälkeisen suorituskyvyn seurantaan, raportointiin ja varoittamiseen.

Se tarkoittaa ymmärtämistä, kuinka mallit ja järjestelmät tekevät päätöksiä. Tekoälyllä toimivan teknologian on tehtävä muutakin kuin suorittaa algoritmeja – sen on tarjottava täydellinen läpinäkyvyys siitä, miksi päätös tehtiin, mukaan lukien mitä dataa käytettiin, kuinka mallit käyttäytyivät ja mitä logiikkaa sovellettiin.

Yhtenäinen yritysalusta tarjoaa yhteisen paikan analytiikan ja päätösstrategioiden laatimiseen, testaamiseen, käyttöönottoon ja seurantaan. Tiimit voivat seurata, miten ja missä malleja käytetään, ja mikä tärkeintä, mitä päätöksiä ja tuloksia he ajavat. Tämä palautesilmukka tarjoaa kriittistä näkyvyyttä tekoälypohjaisten päätösten päästä päähän -vaikutuksiin koko yrityksessä.

Avaa salainen etu simuloinnilla

Järkevien päätösstrategioiden ja tekoälyratkaisujen suunnittelu vaatii usein jonkin verran kokeilua. Kehitysprosessiin tulee sisältyä riittävät testaus- ja validointivaiheet sen varmistamiseksi, että ratkaisu täyttää tiukat standardit ja toimii odotetusti todellisessa maailmassa.

Sekä koonti- että tarkennusnäkymillä päätöstestaus voi paljastaa, kuinka syötetiedot liikkuvat strategian aikana tulosten tuottamiseksi. Tämä tarjoaa hyödyllisen jäljitettävyyden virheenkorjaus-, tarkastus- ja hallintotarkoituksiin.

Askeleen pidemmälle kyky simuloida päästä päähän -skenaarioita antaa käyttäjille kristallipallon, jota he tarvitsevat ideoiden luovaan tutkimiseen ja nouseviin trendeihin vastaamiseen. Skenaariotestaus, jossa käytetään mallien, sääntöjoukkojen ja tietojoukkojen yhdistelmää, tarjoaa "mitä jos" -analyysin tulosten vertaamiseksi odotettuihin suoritustuloksiin. Näin tiimit voivat nopeasti ymmärtää loppupään vaikutukset ja hienosäätää strategioita parhaan mahdollisen tiedon avulla.

Testaus- ja simulointiominaisuuksien yhdistäminen yhtenäiseen tekoälypäätösten alustaan auttaa tiimejä ottamaan käyttöön malleja ja strategioita nopeasti ja luotettavasti.

Tuo kaikki yhteen sovelletun älykkyyden kanssa

Oikealla pohjalla teknologiatiimit voivat luoda yhdistetyn päätöksentekoekosysteemin, joka näkyy päästä päähän koko analyyttisen elinkaaren ajan. Tämä säätiö nopeuttaa käytännön tekoälyn kehitystä ja helpottaa uusien mallien saamista tuotantoon, mikä käynnistää uuden aikakauden todellisten ongelmien ratkaisemiseksi sovelletun älyn avulla.

Lisätietoja siitä, miten FICO-alusta antaa johtaville pankeille itseluottamusta toimiakseen nopeasti, ottaa tekoäly käyttöön vastuullisesti ja saavuttaa mittakaavassa olevia tuloksia.

– Jaron Murphy, päätöksentekoteknologian kumppani, FICO